python - pandas 将数据框转换为 pivot_table，其中 index 是排序值

Question

我有以下数据框:

   site   height_id  height_meters
0  9      c3         24
1  9      c2         30
2  9      c1         36
3  3      c0         18
4  3      bf         24
5  3      be         30
6  4      10         18
7  4      0f         24
8  4      0e         30

我想将其转换为以下此列索引是“站点”的值，值是“height_meters”，我希望它按值的顺序索引(我在互联网上查看并没有找到类似的东西.. . 尝试分组并制作一些数据透视表但没有成功):

   9   3   4
0  24  18  18
1  30  24  24
2  36  30  24

数字之间的差距是不必要的......
这是df

my_df = pd.DataFrame(dict(
    site=[9, 9, 9, 3, 3, 3, 4, 4, 4],
    height_id='c3,c2,c1,c0,bf,be,10,0f,0e'.split(','),
    height_meters=[24, 30, 36, 18, 24, 30, 18, 24, 30]
))

Answer 1

您可以使用 GroupBy.cumcount 用于列的计数器 site :

print (my_df.groupby('site').cumcount())

0    0
1    1
2    2
3    0
4    1
5    2
6    0
7    1
8    2
dtype: int64

您可以将其转换为 index与 site通过 Series.unstack 列和 reshape :

df = my_df.set_index([my_df.groupby('site').cumcount(), 'site'])['height_meters'].unstack()
print (df)
site   3   4   9
0     18  18  24
1     24  24  30
2     30  30  36

与 DataFrame.pivot 类似的解决方案和由 cumcount 创建的列:

df = my_df.assign(new=my_df.groupby('site').cumcount()).pivot('new','site','height_meters')
print (df)
site   3   4   9
new             
0     18  18  24
1     24  24  30
2     30  30  36

如果订单很重要，请添加 DataFrame.reindex 按列 site 的唯一值:

df = (my_df.set_index([my_df.groupby('site').cumcount(), 'site'])['height_meters']
           .unstack()
           .reindex(my_df['site'].unique(), axis=1))
print (df)
site   9   3   4
0     24  18  18
1     30  24  24
2     36  30  30

最后删除 site ( new ) 列和索引名称可以使用 DataFrame.rename_axis :

df = df.rename_axis(index=None, columns=None)
print (df)
    3   4   9
0  18  18  24
1  24  24  30
2  30  30  36